Seminar One Data – Metadatenmanagement und automatisierte Anreicherung

Metadaten bilden die gemeinsame Sprache zwischen technischen Assets, fachlichen Begriffen, Ownership, Governance und Datenprodukten. Das Seminar behandelt die strukturierte Anbindung von Quellen, Extraction Plans, Abbildung in das Metadatenmodell und fachliche Anreicherung.

Automatische Klassifikation, sensible Daten, Pflegeverantwortung, Aktualisierungszyklen, Qualitätskontrollen und der Übergang zur Data Map werden praxisorientiert verbunden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Metadatenmodell und fachlicher Kontext
6. Kapitel 2: Quellsysteme anbinden und Metadaten extrahieren
7. Kapitel 3: Automatisierte Anreicherung und Klassifikation
8. Kapitel 4: Data Map strukturieren, durchsuchen und auswerten
9. Kapitel 5: Metadatenbetrieb und Qualitätskontrolle
10. Praxisübungen
11. Methodik

Zielgruppe

• Metadata Engineers und Data Engineers
• Data Stewards
• Data Governance
• Datenarchitekten und Plattformteams

Voraussetzungen

• Grundverständnis von Datenbanken, Schemata und Unternehmensdaten

Seminarziele

• technische und fachliche Metadaten in ein gemeinsames Modell einordnen
• Quellsysteme und Extraction Plans strukturiert vorbereiten
• Extraktionsergebnisse auf Vollständigkeit und Beziehungen prüfen
• Geschäftskontext und sensible Daten automatisiert anreichern
• Metadatenqualität und Aktualität dauerhaft betreiben

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in aufeinander aufbauenden Kapiteln bearbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird anhand eines durchgängigen Szenarios nachvollzogen und anschließend praktisch überprüft.

1. Metadatenmodell und fachlicher Kontext

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: technische Metadaten; fachliche Begriffe; Ownership und Domänen; Beziehungen zwischen Assets.

1. Schritt 1: Die vorhandenen technischen und fachlichen Metadatenarten werden inventarisiert.
2. Schritt 2: Quellsysteme, Schemata, Tabellen, Felder, Berichte und Datenprodukte werden in ein konsistentes Strukturmodell eingeordnet.
3. Schritt 3: Geschäftsbegriffe, Verantwortliche, Domänen und Verwendungszwecke werden den technischen Assets zugeordnet.
4. Schritt 4: Mindestanforderungen an Vollständigkeit, Pflege und Freigabe der Metadaten werden definiert.

2. Quellsysteme anbinden und Metadaten extrahieren

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Konnektorauswahl; Extraction Plans; Extraktionsumfang; Validierung der Ergebnisse.

1. Schritt 1: Die zu integrierenden Quellsysteme werden nach Technik, Kritikalität, Volumen und Verantwortlichkeit priorisiert.
2. Schritt 2: Verbindungsvoraussetzungen, Konten, Netzwerkpfade und erforderliche Leserechte werden vorbereitet.
3. Schritt 3: Ein Extraction Plan wird mit Scope, Zeitplan und Zielmodell konzipiert und ausgeführt.
4. Schritt 4: Die extrahierten Assets werden auf Vollständigkeit, Typisierung, Beziehungen und Aktualität geprüft.

3. Automatisierte Anreicherung und Klassifikation

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Geschäftsbeschreibungen; vordefinierte Klassifikatoren; sensible Daten; Qualität der Anreicherung.

1. Schritt 1: Für ausgewählte Metadaten werden Zielbeschreibungen und verbindliche Benennungsregeln festgelegt.
2. Schritt 2: Automatische Klassifikatoren werden für Spalteninformationen und sensible Daten vorbereitet.
3. Schritt 3: Die maschinell erzeugten Vorschläge werden durch zuständige Fachrollen geprüft und freigegeben.
4. Schritt 4: Fehlklassifikationen, unvollständige Beschreibungen und veraltete Zuordnungen werden über einen geregelten Pflegeprozess korrigiert.

4. Data Map strukturieren, durchsuchen und auswerten

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: technische und fachliche Hierarchien; Suche und Filter; Cluster und Perspektiven; Asset-Detailansicht.

1. Schritt 1: Die Datenlandschaft wird in technische und geschäftsorientierte Hierarchien gegliedert.
2. Schritt 2: Such- und Filterkriterien für Quellen, Domänen, Owner, Status und Produkttypen werden erstellt.
3. Schritt 3: Relevante Assets werden in geeigneten Kartenansichten und Clustern zusammengeführt.
4. Schritt 4: Die Detailinformationen eines Assets werden auf Kontext, Nutzung, Qualität und Beziehungen geprüft.

5. Metadatenbetrieb und Qualitätskontrolle

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Extraktionszyklen; Änderungserkennung; Pflegeverantwortung; Betriebskennzahlen.

1. Schritt 1: Regelmäßige Extraktions- und Aktualisierungszyklen werden nach Kritikalität der Quellen geplant.
2. Schritt 2: Schemaänderungen und neue Assets werden erkannt, bewertet und den zuständigen Verantwortlichen zugeordnet.
3. Schritt 3: Prüfregeln für verwaiste Assets, fehlende Ownership und unvollständige Beschreibungen werden definiert.
4. Schritt 4: Ein Betriebsbericht mit Aktualität, Abdeckung, Fehlern und offenen Pflegeaufgaben wird aufgebaut.

Praxisübungen

• Metadaten-Mindeststandard für Quellen, Felder, Owner und Domänen erstellen
• Extraction Plan mit Scope und Validierungskriterien entwerfen
• Klassifikations- und Freigabeprozess für sensible Spalten definieren
• Metadatenqualitätsbericht mit Abdeckung, Aktualität und Pflegeaufgaben aufbauen

Methodik

Trainergeführte Erläuterungen, strukturierte Demonstrationen, fachliche und technische Fallstudien sowie praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Prüflisten, Rollenmodelle, Spezifikationen und Betriebsabläufe entstehen direkt aus den Übungsfällen und werden im Seminar gemeinsam kontrolliert.